package top.hepingan.java.Aiconfig;

import dev.langchain4j.data.document.Document;
import dev.langchain4j.data.document.loader.FileSystemDocumentLoader;
import dev.langchain4j.data.document.parser.TextDocumentParser;
import dev.langchain4j.data.segment.TextSegment;
import dev.langchain4j.rag.content.retriever.ContentRetriever;
import dev.langchain4j.rag.content.retriever.EmbeddingStoreContentRetriever;
import dev.langchain4j.store.embedding.EmbeddingStoreIngestor;
import dev.langchain4j.store.embedding.inmemory.InMemoryEmbeddingStore;
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;

import java.util.List;

/**
 * @author cxyck
// */
//@Configuration
//public class RagthreadtimerConfig {
//    // 改为实例变量而不是静态变量
////
////    @Bean("contentRetriever")
////    ContentRetriever contentRetriever() {
////        // 通过参数注入 embeddingStore
////        // 在这里编写你的业务逻辑
////        // 从一个目录中加载所有文档
////        List<Document> documents = FileSystemDocumentLoader.loadDocuments("E:/knowledge", new
////                TextDocumentParser());
////        InMemoryEmbeddingStore<TextSegment> embeddingStore = new InMemoryEmbeddingStore<>();
////
////        //使用默认的文档分割器
////        EmbeddingStoreIngestor.ingest(documents, embeddingStore);
////        return EmbeddingStoreContentRetriever.from(embeddingStore);
////    }
//}
